自主机器人多智能体软件架构及伴随行为机制

自主机器人是一类由计算机软件控制的信息物理系统，如何支持该类机器人在开放环境下的有效和协调运行是自主机器人控制软件（CSAR：Control Software of Autonomous Robot）研究与实践面临的一项重要挑战.本文基于组织理论的思想，采用Structure-in-5的组织架构模式，提出了基于多智能体的CSAR的软件架构MaRSA（Multi-agent Robotic Software Architecture），通过独立抽象CSAR的行为规划、分发、执行等软构件并显式加强这些构件间的交互，从而为自主机器人行为的有效规划和协调实施奠定架构基础；提出了基于MaRSA架构的伴随行为机制，从因果性、时序性和按需性三个方面建立了机器人观察行为和任务行为间的伴随关系，并基于分步规划和动态决策的思想设计并实现了伴随行为的自主决策算法DAAB（Decision Algorithm of Accompanying Behaviors）.论文分别在仿真环境和实际机器人环境下设计了对比性实验，结果表明，与主流的反应式行为决策算法和BDI式概率决策算法相比较，基于MaRSA和伴随行为机制的DAAB算法所生成的伴随行为规划在开放环境下具有可行性和更高效的执行效率.     

磷霉素（R）-1-苯乙胺盐合成工艺的优化

通过正交试验法优化磷霉素（R）-1-苯乙胺盐的合成工艺。以顺丙烯膦酸为原料,考察了反应温度、催化剂用量、原料物质的量比、反应时间等影响因素对收率的影响,以收率、光学纯度作为综合评价指标,进行正交设计试验,确定最佳合成方案。确定适宜的合成工艺条件为:反应温度65 ℃、催化剂用量15%、原料物质的量比1∶1、反应时间3 h,在此条件下,磷霉素（R）-1-苯乙胺盐收率达47.3%。催化剂R重复套用5次,其催化活性基本保持一致。验证试验表明:按照正交设计得出的最优方案,制备磷霉素（R）-1-苯乙胺盐的综合收率比现有工艺的收率提高12.3%,并在此基础上解决了催化剂难以回收的问题。     

基于超图的多模态关联特征处理方法

传统的模式识别方法认为特征是相互独立的,容易忽略多模态特征之间多元的关联性,从而造成识别的误差。为此,基于超图模型,提出一种新的特征整合方法。定义共享熵的计算方法用以表示多个特征之间的关联程度,以每个特征作为顶点,特征之间的多元关系作为超边。对形成的超图,定义模块度函数取代传统的切边数,作为衡量子超图的社团特性强弱的指标,应用超图分割算法,对原始的多模态特征进行聚类划分。在划分集合上采用多分类Boosting方法,形成最终的强分类器。实验结果表明,与线性支持向量机、多核学习等当前流行的特征融合方法相比,该方法能有效提高识别准确率。     

复模糊微分方程的初始值问题

复模糊微分方程的初始值问题是近年来研究的热点问题。首先证明了复模糊域上的牛顿-莱布尼茨公式,并建立了微分和积分之间的关系,然后定义了复模糊微分方程的初始值问题,最后给出了基于经典的不动点定理和基于Zadeh在复数域上的扩展原理两种初始值问题存在的结论。然后在此基础上对初始值进行求解。     

基于分片复用的多版本容器镜像加载方法

容器将应用和支持软件、库文件等封装为镜像，通过发布新版本镜像实现应用升级，导致不同版本之间存在大量相同数据.镜像加载消耗大量时间，使容器启动时间从毫秒级延迟为秒级甚至是分钟级.复用不同版本之间的相同数据，有利于减少容器加载时间.当前，容器镜像采用继承和分层加载机制，有效实现了支持软件、库文件等数据的复用，但对于应用内部数据还没有一种可靠的复用机制.提出一种基于分片复用的多版本容器镜像加载方法，通过复用不同版本镜像之间的相同数据，提升镜像加载效率.方法的核心思想是：利用边界匹配数据块切分方法将容器镜像切分为细粒度数据块，将数据块哈希值作为唯一标识指纹，借助B-树搜索重复指纹判断重复数据块，减少数据传输.实验结果表明，该方法可以提高5.8X以上容器镜像加载速度.     

基于TDMA的远距离无线网络MAC层访问控制

近年来,随着移动终端的普及,人们希望无线网络能够更加方便、更加高效。如今的无线网络致力于提供高效、公平以及服务质量等特性,而在远距离的无线网络环境中,这些特性却很难得到满足。提出控制终端的上行传输机制,将远距离的终端和近距离的终端同时传输,以提高基站的带宽利用率。主要解决了以下几个问题,首先,如何取得终端的距离;其次,如何调度各个终端的发送,使得带宽利用率提高。     

空间位置约束下的三维音频对象参数动态量化

近年来,在某些交互场景中,面向对象空间音频编码能够允许用户更加灵活地对特定对象进行个性化的渲染和重组。然而,如果对象音频分别编码会导致整体码率随着对象数目的增加而同步大幅增加。MPEG组织提出的面向对象音频编码(spatial audio object coding,SAOC)可以将所有对象下混成一个单独的混合信号,同时为每个对象提取少量的边信息。但是,当其对超过32个对象音频进行编码时,边信息的码率会随着对象数目的增加而增大,甚至会远大于下混对象的码率。为了解决这个问题,提出一种在面向对象编码中基于空间位置约束的空间参数动态量化方法,以叠加定位原理为理论基础,利用虚拟声源的空间位置与产生该声源的音频对象的空间位置之间的约束关系,确定出空间约束区域以及局部空间量化码本,并针对提取出的虚拟声源的空间方位,进行空间参数的量化编码。最后给出主观实验和客观实验,表明在音质和空间方位大致相当的情况下,边信息的码率比SAOC方法降低约30%。     

基于Android平台的黑盒测试生成工具的研究对比

随着移动互联网技术迅速发展,移动设备成为人们生活中必不可少的部分,其中Android手机占有了智能手机的主要市场。相对于传统软件,Android应用易于发布、开发周期短,但其质量常常难以保证。软件测试是用于保证软件质量的最常用方法,其中关键的步骤是如何生成合适的测试用例,而对于事件驱动型Android应用程序,关键在于如何生成合理的事件序列辅助测试过程。目前,已有一些研究者开发了面向Android应用的测试事件生成工具。针对三种典型的测试生成工具,分析了其工作原理与特性;并选取覆盖多种类别的40个应用程序作为基准测试集,设计了统一的测试框架,对工具的兼容性、易用性、测试时间和程序覆盖能力等特点进行了分析与对比,并根据相关测试工具的缺陷提出一定的创新性的解决方案。